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隨著人工智能技術的爆炸式發展，人工智能技術也在越來越多的領域內得到普及應用。機器學習、深度學習等諸多算法在這些領域內大顯身手，然后，目前的人工智能技術與真正預期的強人工智能之間仍存在不可逾越的鴻溝。旨在提出一種以接口調節作為基礎的一套理論模型，意在探索新的人工智能實現方式，并且希望在今后研究中驗證該算法模型在諸多方向上能作為新的突破。
人工智能被定義為研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前人工智能應用廣泛且普及，追究智能的本質，造成原始智能的基礎是通過大自然的篩選和調節，以一種較為優化的方式達到準確的目標。我們用數據公式來擬合智能的概念，那么最基本的智能公式可以表達為：智能 = 數據 + 模式（連接方式） + 調節（權值改變） + 目標。這里的模式理解為不同數據傳導的連接方式，而調節是指在該模式下為達到目標而做的權值優化。目前機器學習等領域最通用的做法都是通過不斷的訓練學習后，去尋找最優化的權值［4］，調節接口的連接是否也能形成一種訓練學習，作為獲取最優值的一種模式。
接口泛指實體把自己提供給外界的一種抽象化物。這里的討論的接口是指實體與實體之間的連接方式，比如現實生活中，兩個個凹凸的物體相互穿插在一起。將這些實體抽象為兩個部分，實體本身和實體間的接口。實體通過他們的接口來相互連接。接口連接的方式可以多種多樣，比如兩個實體通過重力上下疊在一起。那么也可以看成是一種連接，只是連接不太穩定。幾乎任何兩個相互連接的實體，都可以找到他們之間的接口。
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